CN112328607A - 一种大体积json数据的异步压缩处理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种大体积JSON数据的异步压缩处理方法，包括：主线程将大体积JSON数据转化为JavaScript大对象，创建Web Worker子线程；主线程将拆分出的数据对象转化为小体积JSON数据，并将其和其绑定的拆分信息发送给Web Worker子线程；Web Worker子线程将小体积JSON数据转成JavaScript小对象，再对JavaScript小对象进行压缩处理，得到压缩数据对象；如此循环进行异步处理。本发明利用JSON格式优势表示数据，结合Web Worker子线程特点异步压缩处理大体积的JSON数据，降低主线程的任务负荷，从而保证界面流畅性，不会出现阻塞或拖慢现象。

Description

一种大体积JSON数据的异步压缩处理方法
技术领域
本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种大体积JSON数据的异步压缩处理方法。
背景技术
JSON(JavaScript Object Notation,JS对象简谱)是一种基于ECMAScript规范的轻量级的数据交换格式，采用完全独立于编程语言的文本格式进行存储和数据表示。简洁和清晰的层次结构使得JSON成为理想的数据交换语言，易于阅读和编写，易于机器解析和生成，有效的提升网络传输效率，因此，被广泛使用，已成为主流的数据格式。
随版本迭代和项目开发时间的增长，所配置的JSON文件体积也在不断增大，由此导致以下问题：当主线程在进行交互和UI渲染的过程中，当需要对大体积的JSON文件进行压缩处理时，由于对JSON文件压缩处理耗费的资源较大，会严重影响主线程进行交互和UI渲染的主流程。
发明内容
针对现有技术存在的缺陷，本发明提供一种大体积JSON数据的异步压缩处理方法，可有效解决上述问题。
本发明采用的技术方案如下：
本发明提供一种大体积JSON数据的异步压缩处理方法，包括以下步骤：
步骤1，主线程在进行主流程的过程中，当接收到需要对大体积JSON数据进行压缩处理的指令时，产生主流程中断，主线程将大体积JSON数据转化为JavaScript大对象，同时，主线程创建1个Web Worker子线程；
步骤2，令i＝1；
步骤3，主线程按拆分规则，对JavaScript大对象进行逐层拆分；当主线程拆分出一个长度小于单位长度的数据对象Pi时，同时得到数据对象Pi的拆分信息Ci，其中，拆分信息Ci含义为：表征数据对象Pi在大体积JSON数据中的层级位置信息；
步骤4，主线程将数据对象Pi转化为小体积JSON数据Vi，然后，将小体积JSON数据Vi和其绑定的拆分信息Ci发送给Web Worker子线程；
步骤5，然后，主线程继续进行主流程操作；
Web Worker子线程接收到小体积JSON数据Vi和其绑定的拆分信息Ci时，WebWorker子线程将小体积JSON数据Vi转成JavaScript小对象Di，再对JavaScript小对象Di进行压缩处理，得到压缩数据对象Si；
Web Worker子线程将压缩数据对象Si及其绑定的拆分信息Ci，存入预创建的存储对象中；
步骤6，Web Worker子线程向主线程发送完成任务的中断消息；
步骤7，主线程接收到来自于Web Worker子线程的中断消息时，主线程产生主流程中断，判断JavaScript大对象是否还能够拆分出新的长度小于单位长度的数据对象，如果没有，则执行步骤8；如果有，则令i＝i+1，返回步骤3，继续拆分并对下一个数据对象进行处理；
步骤8，主线程向Web Worker子线程发送拆分结束，可进行合并的指令；然后，主线程继续进行主流程操作；
步骤9，Web Worker子线程接收到合并指令后，对存储对象中存储的各个压缩数据对象，按其绑定的拆分信息进行合并操作，将各个压缩数据对象合并形成大对象；再将大对象转换为JSON数据后进行压缩，得到压缩JSON数据；
步骤10，Web Worker子线程将压缩JSON数据转换为二进制Blob对象，进行保存；由此实现对大体积JSON数据的异步压缩处理的功能。
优选的，步骤3具体为：
步骤3.1，主线程按拆分规则，对JavaScript大对象进行第一层级拆分，由此拆分形成若干个一级数据对象，每个一级数据对象均绑定对应的拆分信息；
主线程判断拆分出的一级数据对象中，是否存在长度小于单位长度的数据对象，如果有，则对于该一级数据对象执行步骤4；如果没有，则执行步骤3.2；
步骤3.2，主线程从大于单位长度的一级数据对象中，任意选择一个一级数据对象，表示为：一级数据对象G1；然后，主线程对一级数据对象G1进行第二层级拆分，由此拆分形成若干个属于一级数据对象G1子节点的二级数据对象；
主线程判断拆分出的各个二级数据对象中，是否存在长度小于单位长度的数据对象，如果有，则对于该二级数据对象执行步骤4；如果没有，则执行步骤3.3；
步骤3.3，主线程继续从拆分出的二级数据对象中，任意选择一个大于单位长度的二级数据对象，表示为H1；然后，主线程对二级数据对象H1进行第三层级拆分，依此类推，直到拆分出一个长度小于单位长度的数据对象，然后再执行步骤4。
本发明提供的一种大体积JSON数据的异步压缩处理方法具有以下优点：
本发明利用JSON格式优势表示数据，结合Web Worker子线程特点异步压缩处理大体积的JSON数据，转换成二进制保存，降低了主线程的任务负荷，主线程主要负责交互和UI渲染，从而保证界面流畅性，不会出现阻塞或拖慢现象。
附图说明
图1为本发明提供的一种大体积JSON数据的异步压缩处理方法的流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明所解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供一种大体积JSON数据的异步压缩处理方法，主要构思为：
Web Worker为JavaScript创造多线程环境，主线程创建Web Worker子线程，每当主线程拆分出一个长度小于单位长度的数据对象时，即将该数据对象传输给Web Worker子线程，然后，一方面，主线程继续进行主流程，例如：界面渲染等任务；另一方面，由WebWorker子线程执行对数据对象的压缩操作；在Web Worker子线程压缩完成后，主线程再继续进行数据对象拆分任务，如此循环，实现对大体积JSON数据的拆分和压缩操作；具有以下优点：(1)主线程拆分结束后，主线程继续进行主流程；而Web Worker子线程在后台运行数据压缩操作，主线程和Web Worker子线程互不干扰，因此，本发明利用JSON格式优势表示数据，结合Web Worker子线程特点异步压缩处理大体积的JSON数据，转换成二进制保存，降低了主线程的任务负荷，主线程主要负责交互和UI渲染，从而保证界面流畅性，不会出现阻塞或拖慢现象。
参考图1，大体积JSON数据的异步压缩处理方法包括以下步骤：
步骤1，主线程在进行主流程的过程中，例如，在进行交互和UI渲染的过程中，当接收到需要对大体积JSON数据进行压缩处理的指令时，产生主流程中断，主线程将大体积JSON数据转化为JavaScript大对象，同时，主线程创建1个Web Worker子线程；
步骤2，令i＝1；
步骤3，主线程按拆分规则，对JavaScript大对象进行逐层拆分；当主线程拆分出一个长度小于单位长度的数据对象Pi时，同时得到数据对象Pi的拆分信息Ci，其中，拆分信息Ci含义为：表征数据对象Pi在大体积JSON数据中的层级位置信息；
步骤3具体为：
步骤3.1，主线程按拆分规则，对JavaScript大对象进行第一层级拆分，由此拆分形成若干个一级数据对象，每个一级数据对象均绑定对应的拆分信息；
主线程判断拆分出的一级数据对象中，是否存在长度小于单位长度的数据对象，其中，单位长度的数据对象，其单位长度的具体值，根据实际需求灵活设置，本发明对此并不限制。如果有，则对于该一级数据对象执行步骤4；如果没有，则执行步骤3.2；
步骤3.2，主线程从大于单位长度的一级数据对象中，任意选择一个一级数据对象，表示为：一级数据对象G1；然后，主线程对一级数据对象G1进行第二层级拆分，由此拆分形成若干个属于一级数据对象G1子节点的二级数据对象；
主线程判断拆分出的各个二级数据对象中，是否存在长度小于单位长度的数据对象，如果有，则对于该二级数据对象执行步骤4；如果没有，则执行步骤3.3；
步骤3.3，主线程继续从拆分出的二级数据对象中，任意选择一个大于单位长度的二级数据对象，表示为H1；然后，主线程对二级数据对象H1进行第三层级拆分，依此类推，直到拆分出一个长度小于单位长度的数据对象，然后再执行步骤4。
步骤4，主线程将数据对象Pi转化为小体积JSON数据Vi，然后，将小体积JSON数据Vi和其绑定的拆分信息Ci发送给Web Worker子线程；
步骤5，然后，主线程继续进行主流程操作；
Web Worker子线程接收到小体积JSON数据Vi和其绑定的拆分信息Ci时，WebWorker子线程将小体积JSON数据Vi转成JavaScript小对象Di，再对JavaScript小对象Di进行压缩处理，得到压缩数据对象Si；
Web Worker子线程将压缩数据对象Si及其绑定的拆分信息Ci，存入预创建的存储对象中；在初始时，预创建的存储对象为空对象；
另外，Web Worker子线程将压缩数据对象Si及其绑定的拆分信息Ci，存入预创建的存储对象中，也可以根据拆分信息Ci，按压缩数据对象Si的层级，关联存储各个压缩数据对象。例如，假设最开始时，需要存储的压缩数据对象为二级压缩数据对象S1，其拆分信息为：属于一级数据对象G2的子节点；因此，Web Worker子线程可以首先在存储对象中建立一个空的标识为G2的一级数据对象，然后，将二级压缩数据对象S1存储入标识为G2的一级数据对象的内部，由此体现数据对象之间的层级关系，更能有利于最后步骤中的合并操作。
步骤6，Web Worker子线程向主线程发送完成任务的中断消息；
步骤7，主线程接收到来自于Web Worker子线程的中断消息时，主线程产生主流程中断，判断JavaScript大对象是否还能够拆分出新的长度小于单位长度的数据对象，如果没有，则执行步骤8；如果有，则令i＝i+1，返回步骤3，继续拆分并对下一个数据对象进行处理；
步骤8，主线程向Web Worker子线程发送拆分结束，可进行合并的指令；然后，主线程继续进行主流程操作；
步骤9，Web Worker子线程接收到合并指令后，对存储对象中存储的各个压缩数据对象，按其绑定的拆分信息进行合并操作，将各个压缩数据对象合并形成大对象；再将大对象转换为JSON数据后进行压缩，得到压缩JSON数据；
步骤10，Web Worker子线程将压缩JSON数据转换为二进制Blob对象，进行保存；由此实现对大体积JSON数据的异步压缩处理的功能。
本发明提供的一种大体积JSON数据的异步压缩处理方法具有以下优点：
本发明利用JSON格式优势表示数据，结合Web Worker子线程特点异步压缩处理大体积的JSON数据，转换成二进制保存，降低了主线程的任务负荷，主线程主要负责交互和UI渲染，从而保证界面流畅性，不会出现阻塞或拖慢现象。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种大体积JSON数据的异步压缩处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，主线程在进行主流程的过程中，当接收到需要对大体积JSON数据进行压缩处理的指令时，产生主流程中断，主线程将大体积JSON数据转化为JavaScript大对象，同时，主线程创建1个Web Worker子线程；
步骤2，令i＝1；
步骤3，主线程按拆分规则，对JavaScript大对象进行逐层拆分；当主线程拆分出一个长度小于单位长度的数据对象Pi时，同时得到数据对象Pi的拆分信息Ci，其中，拆分信息Ci含义为：表征数据对象Pi在大体积JSON数据中的层级位置信息；
步骤4，主线程将数据对象Pi转化为小体积JSON数据Vi，然后，将小体积JSON数据Vi和其绑定的拆分信息Ci发送给Web Worker子线程；
步骤5，然后，主线程继续进行主流程操作；
Web Worker子线程接收到小体积JSON数据Vi和其绑定的拆分信息Ci时，Web Worker子线程将小体积JSON数据Vi转成JavaScript小对象Di，再对JavaScript小对象Di进行压缩处理，得到压缩数据对象Si；
Web Worker子线程将压缩数据对象Si及其绑定的拆分信息Ci，存入预创建的存储对象中；
步骤6，Web Worker子线程向主线程发送完成任务的中断消息；
步骤7，主线程接收到来自于Web Worker子线程的中断消息时，主线程产生主流程中断，判断JavaScript大对象是否还能够拆分出新的长度小于单位长度的数据对象，如果没有，则执行步骤8；如果有，则令i＝i+1，返回步骤3，继续拆分并对下一个数据对象进行处理；
步骤8，主线程向Web Worker子线程发送拆分结束，可进行合并的指令；然后，主线程继续进行主流程操作；
步骤9，Web Worker子线程接收到合并指令后，对存储对象中存储的各个压缩数据对象，按其绑定的拆分信息进行合并操作，将各个压缩数据对象合并形成大对象；再将大对象转换为JSON数据后进行压缩，得到压缩JSON数据；
步骤10，Web Worker子线程将压缩JSON数据转换为二进制Blob对象，进行保存；由此实现对大体积JSON数据的异步压缩处理的功能。
2.根据权利要求1所述的大体积JSON数据的异步压缩处理方法，其特征在于，步骤3具体为：
步骤3.1，主线程按拆分规则，对JavaScript大对象进行第一层级拆分，由此拆分形成若干个一级数据对象，每个一级数据对象均绑定对应的拆分信息；
主线程判断拆分出的一级数据对象中，是否存在长度小于单位长度的数据对象，如果有，则对于该一级数据对象执行步骤4；如果没有，则执行步骤3.2；
步骤3.2，主线程从大于单位长度的一级数据对象中，任意选择一个一级数据对象，表示为：一级数据对象G1；然后，主线程对一级数据对象G1进行第二层级拆分，由此拆分形成若干个属于一级数据对象G1子节点的二级数据对象；
主线程判断拆分出的各个二级数据对象中，是否存在长度小于单位长度的数据对象，如果有，则对于该二级数据对象执行步骤4；如果没有，则执行步骤3.3；
步骤3.3，主线程继续从拆分出的二级数据对象中，任意选择一个大于单位长度的二级数据对象，表示为H1；然后，主线程对二级数据对象H1进行第三层级拆分，依此类推，直到拆分出一个长度小于单位长度的数据对象，然后再执行步骤4。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112882974A (zh) * 2021-02-09 2021-06-01 深圳市云网万店科技有限公司 一种json数据转换方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113986519A (zh) * 2021-12-29 2022-01-28 深圳市毕美科技有限公司 数据调度处理方法、装置、设备及存储介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20180336171A1 (en) * 2017-05-17 2018-11-22 American Megatrends, Inc. System and method for constructing extensible event log with javascript object notation (json) encoded payload data
CN110214419A (zh) * 2017-01-31 2019-09-06 西门子股份公司 用于无损地压缩数据流的方法和设备
CN111061434A (zh) * 2019-12-17 2020-04-24 人和未来生物科技（长沙）有限公司 基因压缩多流数据并行写入及读取方法、系统及介质

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110214419A (zh) * 2017-01-31 2019-09-06 西门子股份公司 用于无损地压缩数据流的方法和设备
US20180336171A1 (en) * 2017-05-17 2018-11-22 American Megatrends, Inc. System and method for constructing extensible event log with javascript object notation (json) encoded payload data
CN111061434A (zh) * 2019-12-17 2020-04-24 人和未来生物科技（长沙）有限公司 基因压缩多流数据并行写入及读取方法、系统及介质

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112882974A (zh) * 2021-02-09 2021-06-01 深圳市云网万店科技有限公司 一种json数据转换方法、装置、计算机设备和存储介质
CN112882974B (zh) * 2021-02-09 2024-01-05 深圳市云网万店科技有限公司 一种json数据转换方法、装置、计算机设备和存储介质
CN113986519A (zh) * 2021-12-29 2022-01-28 深圳市毕美科技有限公司 数据调度处理方法、装置、设备及存储介质
CN113986519B (zh) * 2021-12-29 2022-06-03 深圳市毕美科技有限公司 数据调度处理方法、装置、设备及存储介质

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